Código
library(tidyverse)
library(plotly)
library(DT)
library(readr)
library(hrbrthemes)
library(ggthemes)
library(sf)
library(raster)
library(rgdal)
library(leaflet)
library(leaflet.extras)
library(leafem)
library(viridisLite)Bernabé Solano Yerbin Marín
Este documento presenta un conjunto de visualizaciones gráficas, mapas y tablas elaborados con paquetes del lenguaje R, con la información extraída de Sinac y el portal de datos de GBIF para poder realizar la tarea numero 3 ## Carga de bibliotecas
library(tidyverse)
library(plotly)
library(DT)
library(readr)
library(hrbrthemes)
library(ggthemes)
library(sf)
library(raster)
library(rgdal)
library(leaflet)
library(leaflet.extras)
library(leafem)
library(viridisLite)areas <-
st_read(
"areas_conservacion_simp_10m.geojson",
quiet = TRUE # para evitar el despliegue de mensajes
)
orquideas <-
st_read(
"orquideas.csv",
options = c(
"X_POSSIBLE_NAMES=decimalLongitude", # columna de longitud decimal
"Y_POSSIBLE_NAMES=decimalLatitude" # columna de latitud decimal
),
quiet = TRUE
)
areas <-
areas |>
st_transform(4326)
st_crs(orquideas) <- 4326orquideas_union_areas <-
st_join(
x = orquideas,
y = dplyr::select(areas, nombre_ac), # selección de columna cod_canton
join = st_within
)
riqueza_especies_orquideas_area <-
orquideas_union_areas |>
st_drop_geometry() |>
group_by(nombre_ac) |>
summarize(riqueza_especies_orquideas = n_distinct(species, na.rm = TRUE))
areas_union_riqueza <-
left_join(
x = areas,
y = dplyr::select(riqueza_especies_orquideas_area, nombre_ac, riqueza_especies_orquideas),
by = "nombre_ac"
) |>
replace_na(list(riqueza_especies_orquideas = 0))
areas_union_riqueza |>
st_drop_geometry() |>
dplyr::select(nombre_ac, riqueza_especies_orquideas) |>
arrange(desc(riqueza_especies_orquideas)) |>
datatable(
colnames = c("Nombre del área de conservación", "Riqueza de especies de orquídeas"),
options = list(
pageLength = 5,
language = list(url = '//cdn.datatables.net/plug-ins/1.10.11/i18n/Spanish.json')
)
)colores_riqueza_especies <-
colorNumeric(
palette = "Reds",
domain = areas_union_riqueza$riqueza_especies_orquideas,
na.color = "transparent"
)
# Paleta de colores de especies
colores_especies <- colorFactor(
palette = viridis(length(unique(orquideas$species))),
domain = orquideas$species
)
# Mapa leaflet
leaflet() |>
setView(
lng = -84.19452,
lat = 9.572735,
zoom = 7) |>
addTiles(group = "Mapa general (OpenStreetMap)") |>
addProviderTiles(
providers$Esri.WorldImagery,
group = "Imágenes satelitales (ESRI World Imagery)"
) |>
addPolygons(
data = areas_union_riqueza,
fillColor = ~ colores_riqueza_especies(areas_union_riqueza$riqueza_especies_orquideas),
fillOpacity = 0.8,
color = "black",
stroke = TRUE,
weight = 1.0,
popup = paste(
paste("<strong>Área de conservación:</strong>", areas_union_riqueza$nombre_ac),
paste("<strong>Riqueza de orquídeas:</strong>", areas_union_riqueza$riqueza_especies_orquideas),
sep = '<br/>'
),
group = "Riqueza de orquídeas"
) |>
addScaleBar(
position = "bottomleft",
options = scaleBarOptions(imperial = FALSE)
) |>
addLegend(
position = "bottomleft",
pal = colores_riqueza_especies,
values = areas_union_riqueza$riqueza_especies_orquideas,
group = "Riqueza de especies",
title = "Riqueza de especies"
) |>
addCircleMarkers(
data = orquideas,
stroke = F,
radius = 4,
fillColor = ~colores_especies(orquideas$species),
fillOpacity = 1.0,
popup = paste(
paste0("<strong>Especie: </strong>", orquideas$species),
paste0("<strong>Localidad: </strong>", orquideas$locality),
paste0("<strong>Fecha: </strong>", orquideas$eventDate),
paste0("<strong>Fuente: </strong>", orquideas$institutionCode),
paste0("<a href='", orquideas$occurrenceID, "'>Más información</a>"),
sep = '<br/>'
),
group = "Registros de presencia"
) |>
addLayersControl(
baseGroups = c(
"Mapa general (OpenStreetMap)",
"Imágenes satelitales (ESRI World Imagery)"
),
overlayGroups = c(
"Riqueza de especies",
"Registros de presencia"
)
) |>
addResetMapButton() |>
addSearchOSM() |>
addMouseCoordinates() |>
addFullscreenControl() |>
hideGroup("Registros de presencia") riqueza_especies_orquideas_area <- riqueza_especies_orquideas_area |>
filter(nombre_ac != "")
grafico_barras_ggplot2 <-
riqueza_especies_orquideas_area |>
ggplot(aes(x = reorder(nombre_ac,-riqueza_especies_orquideas), y = riqueza_especies_orquideas)) +
geom_col(
aes(
text = paste0(
"Riqueza de especies de orquídeas en áreas de conservación: ", round(after_stat(y), 2)
)
)
) +
ggtitle("Riqueza de especies de orquídeas en áreas de conservación") +
xlab("Áreas de conservación") +
ylab("Riqueza de especies de orquídeas") +
labs(caption = "Fuente: Sinac") +
theme_economist() +
theme(axis.text.x = element_text(angle = 90, hjust = 1))
# Gráfico de barras plotly
ggplotly(grafico_barras_ggplot2, tooltip = "text") |>
config(locale = 'es')orquideas_top10 <- orquideas_union_areas |>
count(species, sort = TRUE) |>
top_n(10, n)
grafico_barras_ggplot2 <- orquideas_top10 |>
ggplot(aes(x = reorder(species, -n), y = n)) +
geom_bar(stat = "identity", fill = "steelblue",
aes(text = paste0("Cantidad de registros de presencia de especies: ", n))) +
ggtitle("Gráfico de barras de cantidad de registros de presencia por especie, para las 10 especies de orquídeas") +
xlab("Especie") +
ylab("Cantidad de registros de presencia") +
labs(caption = "Fuente: Sinac") +
theme_economist() +
theme(axis.text.x = element_text(angle = 90, hjust = 1))
# Gráfico de barras plotly
ggplotly(grafico_barras_ggplot2, tooltip = "text") |>
config(locale = 'es')